Funcția Numpy array.flatten() | Piton
În acest articol, vom explora sintaxa, definiția și utilizarea funcției NumPy `ndarray.flatten()`. Vom oferi o explicație cuprinzătoare împreună cu un exemplu ilustrativ pentru a îmbunătăți înțelegerea.
numpy.ndarray.flatten()> Sintaxa funcției
numpy.ndarray.flatten()> funcția returnează o copie a matricei restrânse într-o singură dimensiune.
Sintaxa: numpy.order.flatten(order='C')
Parametri:
- Ordin : [{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, opțional] „C” înseamnă a aplatiza în ordinea rândurilor majore (stil C). „F” înseamnă a aplatiza în ordinea coloanei majore (stil Fortran). „A” înseamnă aplatizarea în ordinea coloanei majore dacă a este Fortran contiguu în memorie, în caz contrar, în ordinea rândurilor majore. „K” înseamnă a aplatiza a în ordinea în care apar elementele în memorie. Valoarea implicită este „C”.
Întoarcere : [ndarray] O copie a matricei de intrare, aplatizată la o singură dimensiune.
What is numpy.ndarray.flatten()> Funcție în Python?
The numpy.ndarray.flatten()> functioneaza in Piton este o metodă oferită de NumPy bibliotecă, care este utilizată pe scară largă pentru operații numerice și matrice. Această funcție este concepută special pentru matrice NumPy (ndarrays) și are scopul de a returna o copie aplatizată a matricei de intrare. Termenul aplatizat implică faptul că matricea rezultată este o reprezentare unidimensională a originalului, dezvăluind orice dimensiuni imbricate.
numpy.ndarray.flatten()> Exemple de funcții
Există diverse exemple de numpy.ndarray.flatten()> funcția, aici discutăm câteva exemple de utilizare generală numpy.ndarray.flatten()> Funcția pe care le urmează.
- Funcția Numpy Flatten
- numpy.ndarray.flatten() în Ordinul Fortran
- Concatenare matrice aplatizate
- Inițializați o matrice aplatizată cu zerouri
- Găsiți valoarea maximă în matrice aplatizată
Funcția Numpy Flatten
În acest exemplu, codul folosește biblioteca numpy pentru a crea o matrice 2D „arr”. Funcția „flatten()” este apoi aplicată la „arr”, transformându-l într-o matrice 1D „gfg”, care este imprimată. Rezultatul este o versiune aplatizată a matricei 2D originale.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten()> print> ( gfg )> |
Ieșire:
[5 6 7 8]
numpy.ndarray.flatten() în Ordinul Fortran
În acest exemplu, acest cod folosește biblioteca NumPy pentru a crea o matrice 2×2 „arr”. Funcția `flatten('F')` este apoi aplicată pentru a aplatiza matricea în ordinea majoră a coloanei ('F') și rezultatul este tipărit.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten(> 'F'> )> print> ( gfg )> |
Ieșire:
[5 6 7 8]
Concatenare matrice aplatizate
În acest exemplu, codul folosește NumPy pentru a crea două matrice 2D, `array1` și `array2`. Apoi aplatizează ambele matrice și le concatenează într-o singură matrice 1D numită `concatenated_array`. În cele din urmă, imprimă tablourile originale și rezultatul concatenat.
Python3
import> numpy as np> # Create two 2D arrays> array1> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ], [> 4> ,> 5> ,> 6> ]])> array2> => np.array([[> 7> ,> 8> ,> 9> ], [> 10> ,> 11> ,> 12> ]])> # Flatten the arrays and concatenate them> concatenated_array> => np.concatenate((array1.flatten(), array2.flatten()))> print> (> 'Array 1:'> )> print> (array1)> print> (> '
Array 2:'> )> print> (array2)> print> (> '
Concatenated Array:'> )> print> (concatenated_array)> |
Ieșire:
Array 1: [[1 2 3] [4 5 6]] Array 2: [[ 7 8 9] [10 11 12]] Concatenated Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
Inițializați o matrice aplatizată cu zerouri
În acest exemplu, codul folosește biblioteca NumPy pentru a crea o matrice 2D numită `original_array`. Apoi aplatizează această matrice și creează o nouă matrice aplatizată numită `flattened_zeros` cu aceeași formă, inițializată cu zerouri. În cele din urmă, imprimă atât matricea 2D originală, cât și matricea aplatizată umplută cu zerouri.
Python3
import> numpy as np> # Create a 2D array> original_array> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ],> > [> 4> ,> 5> ,> 6> ]])> # Flatten the array and initialize a new flattened array with zeros> flattened_zeros> => np.zeros_like(original_array.flatten())> print> (> 'Original Array:'> )> print> (original_array)> print> (> '
Flattened Zeros Array:'> )> print> (flattened_zeros)> |
Ieșire:
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]
Găsiți valoarea maximă în matrice aplatizată
În acest exemplu, codul folosește NumPy pentru a crea o matrice 3×3 numită `original_array`. Apoi aplatizează matricea, găsește valoarea maximă în versiunea aplatizată și tipărește matricea originală împreună cu valoarea maximă.
Python3
import> numpy as np> # Create a 3x3 array> original_array> => np.array([[> 4> ,> 12> ,> 8> ],> > [> 5> ,> 9> ,> 10> ],> > [> 7> ,> 6> ,> 11> ]])> # Flatten the array and find the maximum value> max_value> => original_array.flatten().> max> ()> print> (> 'Original Array:'> )> print> (original_array)> print> (> '
Maximum Value in Flattened Array:'> , max_value)> |
Ieșire:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12
